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Archimesh
385
2022-09-19
《Blender 3.3 参考手册》
Archimesh 激活 界面 Archimesh 这个工具是特别设计用来生成建筑元素,例如: 房间 门 Windows 厨房柜子 架子 楼梯 屋顶 书 灯 百叶窗 卷帘 日式窗帘 原始的视频说明可以在这里找到: 视频列表 。注意:视频是为 Blender 2.7 系列创建的,但资源依然有效。...
Archimesh
612
2021-07-23
《Blender 2.93 参考手册》
Archimesh 激活 界面 Archimesh 这个工具是特别设计用来生成建筑元素,例如: 房间 门 Windows 厨房柜子 架子 楼梯 屋顶 书 灯 百叶窗 卷帘 日式窗帘 原始的视频说明可以在这里找到: 视频列表 。注意:视频是为 Blender 2.7 系列创建的,但资源依然有效...
4、案例二、动态页面模拟点击
1868
2018-10-30
《黑五电商学院-爬虫课件》
案例二:动态页面模拟点击 爬取斗鱼直播平台的所有房间信息: #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # python的测试模块 import unittest from selenium import webdriver from bs4 import Beau...
3.1. 线性回归
3507
2019-06-05
《动手学深度学习》
3.1. 线性回归 3.1.1. 线性回归的基本要素 3.1.1.1. 模型 3.1.1.2. 模型训练 3.1.1.2.1. 训练数据 3.1.1.2.2. 损失函数 3.1.1.2.3. 优化算法 3.1.1.3. 模型预测 3.1.2. 线性回归的表示方法 3.1.2.1. 神经网络图 3.1.2.2. 矢量计算表达式 3.1.3....
3.1 线性回归
6279
2020-06-10
《《动手学深度学习》(PyTorch版)》
3.1 线性回归 3.1.1 线性回归的基本要素 3.1.1.1 模型定义 3.1.1.2 模型训练 (1) 训练数据 (2) 损失函数 (3) 优化算法 3.1.1.3 模型预测 3.1.2 线性回归的表示方法 3.1.2.1 神经网络图 3.1.2.2 矢量计算表达式 小结 3.1 线性回归 线性回归输出是一个连续值,因此适...
第三部分:数据结构
2269
2018-05-19
《笨办法学 Python · 续 中文版(Learn More Python 3 The Hard Way)》
第三部分:数据结构 通过数据结构测试质量 如何学习数据结构 第三部分:数据结构 原文:Part III: Data Structures 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 你正在以你的方式构建个人流程,它让你以有限的阻碍快速起步。拥有良好的起步流程,以及培养一种尽管去做的能力,就是创造力的...
常用工具
3871
2019-11-20
《iWork 使用手册》
本栈已添加的常用工具 后端开发常用 前端常用工具 办公常用 spring linux go 百度产品 新闻/报刊/娱乐网 音乐 微信公众号工具 在线流程图/脑图 English git库 W3Cschool kjson 翻译 搜索 游戏频道 直播间/电视台 旅游 招聘 IT在线教育 免费的CDN 本栈已添...
4.3.2 socket_rooms
418
2021-08-23
《Socket.IO 中文文档》
socket.rooms socket.rooms (Object) 标识此socket所在房间的字符串哈希,按房间名称索引。 io . on ( 'connection' ,( socket )=>{ socket . join ( 'room 237' ,()=>{ let rooms = Object ....
集群扩容
649
2021-06-01
《OceanBase v2.2.77 官方教程》
前提条件 背景信息 向集群中添加 OBServer 节点 向指定的 Zone 当中添加 OBServer 节点 集群级别的扩容通常可以通过增加 OBServer 服务器来完成。扩容可以增加整个集群的资源数量,可以分配更多的资源给租户。 前提条件 通常在租户资源占满当前集群的情况下仍需要添加租户或者租户扩容时,需要进行集群级别的扩容。 在...
Ex 4: Imputing missing values before building an estimator
920
2018-05-03
《機器學習:使用Python》
通用範例/範例四: Imputing missing values before building an estimator (一)引入函式庫及內建測試資料庫 (二)引入內建測試資料庫(boston房產資料) (三)利用整個數據集來預測 (四)模擬資料損失時之預測情形 (五)填充missing values,估計填充後的得分 (六)完整程式碼 ...
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